机器学习-学习笔记

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seq2seq

浏览 83 扫码 分享 2023-11-22 00:31:25
  • 概览
  • 有门机制的RNN
  • Sequence Generation

    https://www.bilibili.com/video/BV1VW411A7BY?p=12
    https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq

    概览

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    有门机制的RNN

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    最常见的RNN -> LSTM
    LSTM: A Search Space Odyssey
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    Sequence Generation

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      • 1-可解释性
        • AAAI 2020 Explainable Merchine Learning Tutorial
        • [book]-Interpretable Machine Learning
          • 第六章 Example-Based Explanations
          • 第五章 Model-Agnostic Methods
          • 第四章 Interpretable Models-可解释性模型
          • 第二章 可解释性-interpretability
        • [2015-CAM]Learning Deep Features for Discriminative Localization
          • 总结
        • [2019-GradCAM]Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization
        • [2018-LIME]“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier
      • 2-对比学习
      • 3-归纳偏置
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      • 6-模型压缩
      • 7-多模态
        • [2020-综述]Multimodal Intelligence: Representation Learning,Information Fusion, and Applications
        • [2017-综述]Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy
      • 8、元学习
    • 大方向
      • 1-自然语言处理
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      • 3-图神经网络
        • [2020-轻量级GCN-何向南]LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for RS
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        • [译文]Are Deep Neural Networks Dramatically Overfitted?
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